共通データ¶

時系列データなら何でもよいので、下記のデータを利用した
pl.read_csv() はURLから直接CSVデータをダウンロードできる

https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

47都道府県ではデータが多すぎて見づらいので、東京・大阪・名古屋のみにする

In [ ]:
import polars as pl
In [ ]:
url = "https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_daily.csv"
data = pl.read_csv(url)
# data = data.melt(id_vars="Date") #pandas と同じ melt でも動くけど deprecated
data = data.unpivot(index=["Date"])
data.columns = ["Date", "Prefecture", "Newly confirmed cases"]
data = data.filter(pl.col("Prefecture").is_in(['Tokyo','Osaka','Aichi']))
# polars は何でも str になるので cast が必要
data = data.with_columns(pl.col("Newly confirmed cases").cast(pl.Int64))
data = data.with_columns(pl.col("Date").str.to_date("%Y/%m/%d"))
data[200:210]
Out[ ]:
shape: (10, 3)
DatePrefectureNewly confirmed cases
datestri64
2020-08-03"Tokyo"258
2020-08-04"Tokyo"309
2020-08-05"Tokyo"263
2020-08-06"Tokyo"360
2020-08-07"Tokyo"461
2020-08-08"Tokyo"429
2020-08-09"Tokyo"331
2020-08-10"Tokyo"197
2020-08-11"Tokyo"188
2020-08-12"Tokyo"222
In [ ]:
data_yoko = data.pivot(index="Date",
                       on="Prefecture",
                       values="Newly confirmed cases")

# # Pandas と同じ書式でも動くけど deprecated
# data_yoko = data.pivot(index="Date",
#                        column="Prefecture",
#                        values="Newly confirmed cases")

data_yoko
Out[ ]:
shape: (1_209, 4)
DateTokyoAichiOsaka
datei64i64i64
2020-01-16000
2020-01-17000
2020-01-18000
2020-01-19000
2020-01-20000
…………
2023-05-04994221499
2023-05-05906252440
2023-05-061062282430
2023-05-0723458631098
2023-05-081331425547

高水準作図ライブラリ¶

Seaborn¶

Seaborn は matplotlib のラッパー。データフレームからシンプルな関数で様々なグラフを描画できる

色遣いがきれいで、デフォルトでもカッコよいグラフが描けるのが特徴。
グラフごとに微妙に作法が違っていたりして、使い込むとやや洗練されていない印象を受ける。
足りない部分は matplotlib で調整できる/する必要があるのが、長所でもあり短所でもある。
また、デフォルトでは日本語が文字化けするのが面倒。

https://seaborn.pydata.org/

In [ ]:
# minimum
import seaborn as sns
ax = sns.lineplot(data=data,
             x="Date",
             y="Newly confirmed cases",
             hue="Prefecture")
No description has been provided for this image
In [ ]:
#practical
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 日本語文字化け対応でフォントを指定する。matplotlib に比べれば楽。
sns.set(font='Meiryo')
# 画像サイズを設定する程度の事で matplotlib を呼ぶのが面倒
# グラフ描画より前に画像サイズを設定する必要があるなど、matplotlib のお作法に縛られる
plt.figure(figsize=[14,4]) 
# グラフ描画の関数はシンプルでとっつきやすい
ax = sns.lineplot(data=data,
             x="Date",
             y="Newly confirmed cases",
             hue="Prefecture")
ax.set_title("Covid19 日次感染者数")
plt.xticks(rotation=-90)
plt.show()
# plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
No description has been provided for this image

Seaborn Object¶

2022年に導入された Seaborn のグラフィック指向インターフェイス。
ざっくり言って、Seaborn で ggplot/plotnine 的な書き方ができるようになる。

  • The seaborn.objects interface
    • plot
    • lineplot
    • layout
    • label
  • Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~
  • Seabornのオブジェクト・インターフェイスのガイド

minimum¶

seaborn に含まれているので、新たに別ライブラリをインストールしないで済むのは嬉しい
ワンライナーだとかえって複雑に見えて有難味が分からないが……

In [ ]:
#minimum
import seaborn.objects as so
so.Plot(data, x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture").add(so.Line())
Out[ ]:
No description has been provided for this image

Practical¶

実務的な設定をしようと思うと見通しが格段に良くなって有難味が分かる。

  • pros
    • 関数呼び出しのカッコごとに改行してメソッドチェーンすると読みやすい。
    • グラフサイズが Seaborn 内で設定できるようになったのが嬉しい（元々できてろよという気もするが…）
  • cons
    • 依然としてデフォルトでは日本語非対応
    • 日本語フォントの設定は matplotlib の rc 設定を弄っており、おまじないレベルだがちょっと面倒くさい。
In [ ]:
import seaborn.objects as so
so.Plot(
    data, x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture",
).add(
    so.Line()
).layout(
    size=(14,5)
).label(
    title="COVID19 日次感染者数",
    x="日付",
    y="新規感染者数"
).theme(
    {"font.family":"Meiryo"}
)
Out[ ]:
No description has been provided for this image

plotnine¶

plotnine は R のグラフ描画パッケージである ggplot2 をほぼ完璧に python に移植した matplotlib のラッパー。
文法が ggplot2 なので、最初はとっつきにくいが、完全に構造化されていて慣れると覚えやすい（はず）

オブジェクトに += で指示を追加していくので、指示が長くなっても見通しが良い。

公式ドキュメント類¶

  • https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html

参考サイト¶

  • https://ill-identified.hatenablog.com/entry/2021/08/06/200859
  • plotnine example

minimum¶

最小構成ではやはり有難味が分かりにくい

In [ ]:
from plotnine import *
# データとプロット対象を指定
g = ggplot(data, aes(x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture"))
# グラフの種類を指定
g += geom_line()
g
No description has been provided for this image

Practical¶

実務的にはこれくらいのコードになる

  • 日付の目盛設定

    • 別ライブラリ (mizani) のインストールが必要で少々面倒

  • Pros

    • 後から要素を次々につなげていくことで

  • Cons

    • パラメータの書き方がかなり癖があって調べながら出ないとよくわからない
    • plotnine をワイルドカードインポートするのがR風
In [ ]:
#practical
from plotnine import *
from mizani.breaks import date_breaks
from mizani.formatters import date_format

# データとプロット対象を指定
g = ggplot(data, aes(x="Date", y='Newly confirmed cases', color="Prefecture"))
# グラフの種類を指定
g += geom_line()
# 見た目の調整を指定
g += theme(figure_size=(12, 4), text=element_text(family='Meiryo'))
g += theme(axis_text_x=element_text(rotation=-90, hjust=1))
g += labs(x='日付', y="新規感染者数", title="Covid19 日次感染者数")
g += scale_x_datetime(breaks=date_breaks("4 month"), labels=date_format("%Y-%m"))
g #描画
No description has been provided for this image

Polars¶

Polars には hvplot を利用した作図関数があり、単純なプロットなら Polars だけで描画できる。
ほかのライブラリをインストールするのが難しい時などに使えそう。
hvplot なのでデフォルトの描画は bokeh になる

  • https://docs.pola.rs/user-guide/misc/visualization

minimum¶

In [ ]:
#minimum
data_yoko.plot.line()
Out[ ]:

Practical¶

実用的にはサイズを指定するくらいがせいぜいか？

In [ ]:
#practical
data_yoko.plot.line(width=1200, height=450)
Out[ ]:

hvplot なのでバックエンドを plotly に変える事もできる

In [ ]:
#practical
import hvplot
hvplot.extension('plotly') 

data_yoko.plot.line(width=1000, height=400)
Out[ ]:

hvplot なのでバックエンドを matplotlib に変える事もできる

In [ ]:
hvplot.extension('matplotlib') 
data_yoko.plot.line(width=1200, height=450)
Out[ ]:
No description has been provided for this image

Plotly Express¶

Plotly Express は Ploty をバックエンドにした高水準作図ライブラリ。
Ploty をインストールすると一緒にインストールされる。
関数はシンプルでわかりやすい。表示されるグラフは javascript でインタラクティブに操作できる。

Seaborn/matplotlib の様に PlotlyExpress も plotly の関数を使って細かい調整などもできるようである。

公式ドキュメント¶

  • https://plotly.com/python/plotly-express/

参考サイト¶

  • https://qiita.com/hanon/items/d8cbe25aa8f3a9347b0b

minimum¶

最低限構成で描画してもかなりサマになる。横幅を目いっぱい使うのがPlotly流。

In [ ]:
import plotly
# オフラインHTML出力のためのおまじない
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=False)


import plotly.express as px
fig = px.line(data,
              x = "Date",
              y = "Newly confirmed cases",
              color= "Prefecture",
             )
fig.show()

Practical¶

Plotlyは日本語がそのまま通るのが美点

In [ ]:
import plotly.express as px
fig = px.line(data,
              x = "Date",
              y = "Newly confirmed cases",
              color= "Prefecture",
              hover_name = "Prefecture",
              title = "Covid19 日次感染者数", 
              width = 1200,
              height = 450,
             )
fig.show()

Altair¶

Altair（アルタイル） は javascript の作図ライブラリ Vega をバックエンドとした宣言型統計可視化ライブラリ

よく調査できていないが、宣言型という事で系統だったインターフェースが期待できる
メソッドチェーンで指示を記載していくので、コマンドが横長に広がるのがやや難に感じられる
描画されるグラフは matplot 系や plotly 系ともちょっと違ったカッコよさがあり、新鮮

公式ドキュメント¶

  • https://altair-viz.github.io/
  • https://altair-viz.github.io/user_guide/times_and_dates.html

参考サイト¶

  • https://yuunagi.hatenablog.com/entry/2019/04/07/231734
  • How to Create Interactive Plots with Altair（2020年の記事）

minimal¶

Plotly よりちょっと記述多め

In [ ]:
import altair as alt

alt.renderers.enable('html') # Notebook の Html保存に必要

alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x='Date',
    y='Newly confirmed cases',
    color='Prefecture',
)
Out[ ]:

Practical¶

  • Pros
    • 見た目はなかなか格好良い。
  • Cons
    • 凝ったことをしようとすると Prefecture:N Date:T みたいに型情報を指定してあげないといけないのがイマイチ
    • Plotly ではデフォルトで有効になっているホバーやズームをいちいち設定する必要がある
In [ ]:
#practical
import altair as alt

alt.renderers.enable('html') #Notebook の Html 保存に必要

zoom = alt.selection_interval(bind='scales')
alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x='Date',
    y='Newly confirmed cases',
    color='Prefecture',
    strokeDash='Prefecture',
    tooltip = [alt.Tooltip('Prefecture:N'),
               alt.Tooltip('Date:T'),
               alt.Tooltip('Newly confirmed cases:Q')
              ]
).properties(
    width=1000,
    height=400
).add_params(
    zoom
).interactive()
Out[ ]:

HvPlot¶

HvPlot は Holoview をバックエンドとする高水準作図API。

Holoview はさらにバックエンドとして matplotlib/plotly/bokeh を選べるのが特徴で、HvPlot も同様。

表示されるグラフはbokeh / plotly で作図されている場合はインタラクティブに操作できる。

あまりよく調査できていないのだが、pandas の plot 関数を置き換えるような使い方をする。 APIは構造的でなく、いまひとつ洗練されていないように見受けられる。

bokeh をバックエンドに使う高水準作図ライブラリはほかに見つけれれていないので、bokeh が好きなら良いかもしれない。

公式ドキュメント¶

  • https://hvplot.holoviz.org/index.html
  • https://hvplot.holoviz.org/user_guide/Plotting.html
In [ ]:
import hvplot
import hvplot.polars 
# hvplot.extension('bokeh') #デフォルトではbokeh
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=450,
                     )
Out[ ]:
No description has been provided for this image
In [ ]:
import hvplot
import hvplot.polars
hvplot.extension('plotly') 
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=450,
                     )

c:\Kawashima\src\PythonDataVisualization\venv2\Lib\site-packages\panel\io\notebook.py:201: BokehUserWarning:

out of range integer may result in loss of precision

c:\Kawashima\src\PythonDataVisualization\venv2\Lib\site-packages\panel\io\notebook.py:201: BokehUserWarning:

out of range integer may result in loss of precision
Out[ ]:
In [ ]:
# import hvplot
import hvplot.polars
hvplot.extension('matplotlib') 
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=450,
                     )
Out[ ]:
No description has been provided for this image
In [ ]: